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精准农业智能种植大数据平台建设方案
TOC\o1-2\h\u10181第1章项目背景与意义 3
187261.1农业产业发展现状分析 4
189521.2精准农业智能种植的重要性 4
90231.3大数据在精准农业中的应用前景 4
9009第2章建设目标与需求分析 5
253552.1建设目标 5
320332.2需求分析 5
61132.2.1农业生产需求 5
273392.2.2技术需求 5
117732.3技术可行性分析 6
70第3章平台架构设计 6
17243.1总体架构 6
185823.1.1数据层 6
234953.1.2平台层 6
201363.1.3应用层 6
32193.2技术架构 7
315783.2.1数据采集与传输 7
125083.2.2数据存储与管理 7
226563.2.3数据处理与分析 7
245853.2.4决策支持与优化 7
23683.3数据架构 7
237043.3.1数据模型 7
26303.3.2数据存储 7
30783.3.3数据处理 7
83483.3.4数据接口 8
99293.3.5数据安全 8
21540第4章数据采集与预处理 8
105884.1数据源分析 8
314984.1.1农业生产数据 8
57424.1.2农业经济数据 8
178344.1.3农业资源数据 8
234674.2数据采集技术 8
303964.2.1地面观测与调查 8
301434.2.2遥感技术 8
45474.2.3物联网技术 8
55064.2.4大数据分析技术 9
230584.3数据预处理方法 9
223814.3.1数据清洗 9
38164.3.2数据标准化 9
265664.3.3数据集成 9
300594.3.4数据降维 9
2984.3.5数据变换 9
19394.3.6数据存储与管理 9
24664第5章数据存储与管理 9
59485.1数据存储方案 9
244285.1.1数据存储架构 9
284075.1.2数据存储类型 9
153465.1.3数据备份与恢复 10
16315.2数据管理策略 10
262225.2.1数据采集与清洗 10
199505.2.2数据整合与处理 10
284985.2.3数据分析与决策支持 10
303815.3数据安全保障 10
11445.3.1数据安全策略 10
317955.3.2数据隐私保护 11
193555.3.3系统安全防护 11
11214第6章数据分析与挖掘 11
24016.1数据分析方法 11
311856.1.1描述性分析 11
168886.1.2相关性分析 11
159526.1.3聚类分析 11
100666.2智能算法应用 11
319636.2.1机器学习算法 11
26906.2.2深度学习算法 11
140716.2.3强化学习算法 12
288766.3挖掘模型构建 12
18866.3.1作物生长预测模型 12
129006.3.2病虫害预警模型 12
297806.3.3资源优化配置模型 12
307016.3.4农业灾害风险评估模型 12
6548第7章智能决策与推荐 12
218207.1决策支持系统设计 12
37377.1.1系统架构 12
294237.1.2决策模型 12
215947.1.3决策流程 12
14777.2智能推荐算法 13
116927.2.1推荐算法概述 13
25457.2.2基于内容的推荐算法 13
81647.2.3协同过滤推荐算法 13
106767.2.4混合推荐算法 13
14027.3决策结果可视化 13
127947.3.1可视化设计原则 13
109287.3.2可视化展示 13
196797.3.3交互功能 13
27790第8章应用场景与实践案例 14
146518.1精准施肥 14
216888.1.1应用场景 14
121968.1.2实践
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